Séances de cours associées à Analyse d'un modèle de neurone 2D: entrée d'impulsion

Seuil de tir dans les modèles 2D

Explore les seuils de tir dans les modèles de neurones 2D, l'entrée des impulsions, l'initiation retardée des pics et le modèle FitzHugh-Nagumo.

Modèles et données

Couvre l'optimisation des modèles neuronaux pour le codage et le décodage dans les neurosciences computationnelles.

Compréhension biophysique du comportement électrique neuronal

Explore la compréhension biophysique du comportement électrique neuronal, y compris les défis dans la modélisation des neurones, la génération de potentiels d'action, et l'impact de la structure dendritique sur les schémas de tir.

Estimation des paramètres

Explore l'estimation des paramètres dans les modèles neuronaux, en mettant l'accent sur l'optimisation quadratique et l'ajustement linéaire.

Modèles d'intégration et d'incendie généralisés

Explore le modèle d'intégration et d'incendie généralisé et le modèle d'intégration et d'incendie non linéaire.

Réseaux d'attractions et neurones à épilation

Explore les réseaux d'attraction, les neurones piquants, les données de mémoire et les réseaux réalistes dans la dynamique neuronale.

Dans les neurosciences de Silico : canaux ioniques et modèles neuronaux

Explore la modélisation détaillée des canaux ioniques et des morphologies neuronales dans les neurosciences silico, couvrant la classification des neurones, la cinétique des canaux ioniques et les observations expérimentales.

Paramètres de recherche : Optimisation de la simulation neuronale

Explore les paramètres de recherche pour les modèles neuronaux et l'importance de l'optimisation multi-objectifs.

Modélisation de l'électrophysiologie : différentes échelles

Couvre la modélisation de l'électrophysiologie à différentes échelles, en discutant des canaux ioniques, des neurones uniques et des microcircuits.

L'informatique scientifique en neurosciences

Explore l'histoire et les outils de l'informatique scientifique en neuroscience, en mettant l'accent sur la simulation des neurones et des réseaux.

Seuil dans le modèle Hodgkin-Huxley

Explore le seuil de tir dans le modèle Hodgkin-Huxley et le comportement des neurones sous différentes entrées actuelles.

Modèle AdEx: Profils de firing et analyse du plan de phase

Explore le modèle de neurone AdEx, en analysant les schémas de tir et les plans de phase.

Probabilité du train Spike à GLM

Couvre le modèle linéaire généralisé (GLM) dans la neuroscience computationnelle.

Modèles de neurones simplifiés : Approche analytique

Explore des modèles de neurones simplifiés, en se concentrant sur le comportement de marche aléatoire et ses implications sur l'activité de piquant.

Défi des modèles encore plus grands

Explore simulant des modèles de réseau neuronal à grande échelle et optimisant l'efficacité de la mémoire dans les simulations neuronales à l'aide de NEURON et de CoreNEURON.

Computing neuromorphe : concepts et implémentations matérielles

Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.

Neuroscience computationnelle : biophysique et modélisation

Couvre les fondamentaux de la neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la biophysique et la modélisation.

AdEx: Intégration exponentielle adaptative et feu

Couvre le modèle AdEx, les schémas de tir, l'adaptation et l'estimation des paramètres.

Neurons et synapses: Aperçu

Couvre les bases de la neuroscience computationnelle, les modèles de neurones uniques, les synapses et la variabilité neuronale.

Jouer avec les couleurs pour ajouter du contraste

Explore l'attribution de couleurs aléatoires aux neurones pour des résultats visuels plus clairs.